Exploratory Analysis of Crash Determinants
Diese Studie präsentiert eine explorative Analyse von Schlüsselfaktoren, die zu tödlichen und schweren Unfällen auf deutschen Autobahnen beitragen. Wir verwenden Poisson- und Negativ-Binomial-Regressionen, kombiniert mit Lasso-Regularization und Stability Selection, um Modellspezifikationen mit potenziell zahlreichen Interaktionstermen und Polynomen zu untersuchen. Basierend auf einem umfangreichen Datensatz, der raumbezogene Merkmale für 500-Meter-Abschnitte des deutschen Autobahnnetzes enthält, werden zentrale Variablen identifiziert, die die Unfallhäufigkeit beeinflussen. Um korrekte Standardfehler nach der Variablenselektion zu gewährleisten, teilen wir die Daten in separate Stichproben für Modellauswahl und Parameterschätzung. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Einbeziehung einer begrenzten Anzahl Terme höherer Ordnung die Regressionsformulierung signifikant verbessert. Robustheitstests bestätigen die Stabilität dieser Erkenntnisse. Die Resultate bieten Einblick in die zentralen Unfalldeterminanten und sind rechnerisch effizienter als simulationsbasierte Methoden, die in der Unfallforschung üblicherweise eingesetzt werden.